基于新型双输入卷积神经网络的肌电模式识别

针对双臂协同运动中蕴含的运动信息量大,难以充分解读且识别率不高的问题,提出一种新型的双输入卷积神经网络（ND-CNN）模型。首先,根据双臂运动的特点,分别设计数据整理和模型输入两种策略。然后,利用两个结构相同、参数共享的特征提取层提取信号本身的特征和信号之间的差别特征。最后,利用所提取的两类特征实现双臂协同动作的识别。在自主设计的双臂实验中,将ND-CNN与其余3种先进的神经网络对比。实验结果表明,本文所提的ND-CNN模型在识别精度和可靠性上优于其他网络模型,能够对双臂肌电动作有效识别。     

基于肌电信号与肌肉形变信号的手语识别

针对手语手势识别问题,提出一种基于肌电信号与肌肉形变信号的手语识别架构。首先,设计信号采集系统;然后,采集肌电信号与肌肉形变信号,利用滤波及小波降噪等方法对原始数据进行降噪处理。采用基于能熵比的双门限端点检测法提取信号有效活动段;分别提取肌电信号以及肌肉形变信号特征,将所提取的信号特征融合组成特征向量;最后,采用基于网格搜索的支持向量机识别模型对所采集手语动作进行识别。信号融合后手语识别正确率达到97.2%,相对于仅采用肌电信号的手语识别方法,融入肌肉形变信号后识别率提高9.3%。结果表明,基于肌电信号和肌肉形变信号的手语识别框架对动态手语手势具有良好的识别效果。